大数据含义和发展历程

xiaofei
大数据发展
2025-01-31 20:27:25
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简述信息一览：

1、大数据的产生与发展现状研究
2、大数据的涵义和发展历程
3、大数据的概念和发展历程是什么
4、大数据的发展历程
5、什么是大数据?它的发展历程?通过大数据如何解决业务场景问题?
6、大数据的发展历程主要包括

大数据的产生与发展现状研究

1、发展历程：过去十年，我国大数据产业实现了快速增长，信息智能化水平显著提高。自2011年起，工信部已将信息处理技术列为关键技术创新工程之一，这为大数据产业的发展奠定了政策基础。2014年，“大数据”首次被纳入我国***工作报告，标志着大数据产业上升为国家战略。

2、目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

（图片来源网络，侵删）

3、全球正迈向大数据新时代，数据存储、处理和分析的需求日益增长。行业大数据高速发展，预计2025年市场规模将达到19508亿元。全球大数据储量呈爆炸式增长，2013年为3ZB，2019年达到41ZB。中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的占比约为21%。

大数据的涵义和发展历程

1、大数据是指那些超出常规软件工具处理能力的海量数据***，这些数据在一定时间内难以管理和分析。它需要特殊的处理模式来提升决策制定、洞察发现和流程优化的能力。大数据被视为一种重要的信息资产，其特点是数量庞大、增长迅速且类型多样。

2、大数据的涵义是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。其发展历程可以概括为从数据的积累、技术的发展到应用领域的不断拓展。

（图片来源网络，侵删）

3、大数据是指那些超出常规软件工具处理能力的数据***。它可以在一定时间内被捕捉、管理和处理。利用大数据，企业能够分析消费者的喜好和需求。通过这种分析，企业可以实现精准营销、信用评估和消费行为分析等目标。

4、在发展历程方面，大数据的概念起源于20世纪90年代，伴随着互联网和电子商务的兴起，数据量急剧增加。进入21世纪后，特别是社交网络和移动设备的普及，数据量呈现爆炸性增长。技术的进步，例如Hadoop等分布式存储和计算技术的发展，为大数据的处理提供了可能。

5、大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。2013年3月29日，美国奥巴马***宣布推出“大数据研究和发展***”（Big Data Research and Development Initiative），有人将其比之为克林顿***当年提出的“信息高速公路”*** 。

6、大数据的行业背景始于2015年，经历了三个发展阶段：数据***集阶段（2015-2017年）、大数据售卖阶段（2017-2019年）和大数据融合应用阶段（2020年至今）。优质的大数据公司需具备丰富的数据源、全面的数据质量以及高效的数据整合能力，以满足不同场景需求。

大数据的概念和发展历程是什么

大数据是指那些超出常规软件工具处理能力的海量数据***，这些数据在一定时间内难以管理和分析。它需要特殊的处理模式来提升决策制定、洞察发现和流程优化的能力。大数据被视为一种重要的信息资产，其特点是数量庞大、增长迅速且类型多样。

大数据是指那些超出常规软件工具处理能力的数据***。它可以在一定时间内被捕捉、管理和处理。利用大数据，企业能够分析消费者的喜好和需求。通过这种分析，企业可以实现精准营销、信用评估和消费行为分析等目标。

在发展历程方面，大数据的概念起源于20世纪90年代，伴随着互联网和电子商务的兴起，数据量急剧增加。进入21世纪后，特别是社交网络和移动设备的普及，数据量呈现爆炸性增长。技术的进步，例如Hadoop等分布式存储和计算技术的发展，为大数据的处理提供了可能。

大数据的发展历程

大数据的发展历程可以划分为三个阶段：数据收集与存储阶段、数据处理与分析阶段、数据应用与智能化阶段。在数据收集与存储阶段，大数据的起点是海量的数据汇聚。随着互联网、物联网等技术的快速发展，人们能够获取的数据类型和数量迅速增长。

大数据的发展历程可分为三个阶段：萌芽阶段、成熟阶段和大规模应用阶段。在萌芽阶段，大数据的概念开始被提出并受到关注。这一时期，随着互联网的普及和信息技术的发展，数据量呈现爆炸性增长，传统的数据处理方法已无法满足需求。人们开始意识到大数据的潜在价值，并探索新的数据处理和分析技术。

大数据发展历程上世纪末，是大数据的萌芽期，处于数据挖掘技术阶段。随着数据挖掘理论和数据库技术的成熟，一些商业智能工具和知识管理技术开始被应用。2003年-2006年是大数据发展的突破期，社交网络的流行导致大量非结构化数据出现，传统处理方法难以应对，数据处理系统、数据库架构开始重新思考。

年5月，美国著名咨询公司麦肯锡（McKinsey）发布《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》的报告，首次提出了“大数据”概念，认为数据已经成为经济社会发展的重要推动力。大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。

分布式计算技术阶段：以Hadoop为代表的开源技术，如MapReduce编程模型和HDFS分布式文件系统，成为处理大数据的关键。这些技术利用云计算和分布式存储的优势，使得大数据处理变得更加高效、灵活和可扩展。总结：大数据的发展经历了从集中存储和处理，到分布处理，再到分布式计算技术的演变。

大数据的发展历程三个阶段分别是：数据集中存储和处理阶段、数据分布处理阶段、以Hadoop等为代表的分布式计算技术阶段。在数据集中存储和处理阶段，主要是通过数据库管理系统来解决大规模数据的存储和处理问题。这一阶段的特点是数据被集中在特定的系统中，便于管理和维护。

什么是大数据?它的发展历程?通过大数据如何解决业务场景问题?

1、大数据处理涉及手机设备信息、位置信息及日常行为数据的***集和分析，包括位置类、业态品牌偏好类及模型类标签。项目的分析步骤包括明确业务问题、筛选数据问题、构建推导逻辑和明确所需数据。在实际应用中，大数据可帮助解决商业项目如城市宏观分析、人口变化、业态布局等问题。

2、大数据，又称巨量数据***，是指那些超出常规软件工具处理能力的海量数据集，这些数据集需要新的处理模式才能有效支持决策制定、洞察发现和流程优化。大数据的实际应用已经渗透到我们生活的方方面面。例如，在电商平台，用户收到的商品推荐就是基于大数据分析的结果。

3、大数据是指规模巨大、复杂多变、难以用常规数据库和软件工具进行管理和处理的数据***。它不仅包含传统结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图片、音频、***等）和半结构化数据（如日志文件、社交媒体数据等）。

4、这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，***用批处理的技术处理历史全量数据，***用流式计算处理实时新增数据。

5、指对特定的大数据***，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据***和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。

6、专业解释：大数据英文名叫big data，是一种IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。